2019年9月30日
决策树（基于增益率）之python实现
摘要： 如图，为使用到的公式，信息熵表明样本的混乱程度，增益表示熵减少了，即样本开始分类，增益率是为了平衡增益准则对可取值较多的属性的偏好，同时增益率带来了对可取值偏小的属性的偏好，实际中，先用增益进行筛选，选取大于增益平均值的，然后再选取其中增益率最高的。 以下代码纯粹手写，未参考其他人代码，如果问题，请 阅读全文
posted @ 2019-09-30 00:38 我的锅 阅读(1164) 评论(1) 推荐(1) 编辑